package com.petdog.module.tools.service.impl;

import com.petdog.module.tools.service.PetRecognitionService;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;

/**
 * 宠物图像识别服务实现类
 */
@Service
public class PetRecognitionServiceImpl implements PetRecognitionService {

    /**
     * 检测图像中是否包含宠物
     * 注意：这里是模拟实现，实际项目中需要集成真正的图像识别模型
     */
    @Override
    public boolean detectPetInImage(MultipartFile file) {
        // 检查文件是否为空
        if (file.isEmpty()) {
            return false;
        }

        // 模拟实现：随机返回识别结果（实际项目中需要调用真正的识别模型）
        // 在真实场景中，这里应该调用ResNet50等深度学习模型进行宠物检测
        return Math.random() > 0.3;
    }

    /**
     * 识别宠物品种
     * 注意：这里是模拟实现，实际项目中需要集成真正的图像识别模型
     */
    @Override
    public Map<String, Double> recognizePetBreed(MultipartFile file) {
        Map<String, Double> result = new HashMap<>();

        // 模拟一些常见的宠物品种和置信度
        String[] breeds = {"金毛", "拉布拉多", "柯基", "泰迪", "哈士奇", "萨摩耶", "边牧"};
        String randomBreed = breeds[(int) (Math.random() * breeds.length)];
        double confidence = 0.7 + Math.random() * 0.3; // 70%-100%的置信度

        result.put(randomBreed, confidence);
        return result;
    }

    /**
     * 使用SIFT算法进行图像特征匹配
     * 注意：这里是模拟实现，实际项目中需要集成真正的SIFT算法库
     */
    @Override
    public double matchPetFeatures(MultipartFile file1, MultipartFile file2) {
        // 模拟匹配度计算
        // 在真实场景中，这里应该使用OpenCV等库实现SIFT特征提取和匹配
        return 30 + Math.random() * 70; // 30%-100%的匹配度
    }

    /**
     * 上传宠物照片并保存
     * 注意：这里是模拟实现，实际项目中需要集成OSS等对象存储服务
     */
    @Override
    public String uploadPetPhoto(MultipartFile file) {
        // 检查文件格式
        String contentType = file.getContentType();
        if (contentType == null || !(contentType.equals("image/jpeg") || contentType.equals("image/png"))) {
            throw new RuntimeException("仅支持JPEG/PNG格式照片");
        }

        // 检查文件大小（5MB）
        if (file.getSize() > 5 * 1024 * 1024) {
            throw new RuntimeException("照片大小需≤5MB");
        }

        try {
            // 模拟文件上传
            // 在真实场景中，这里应该将文件上传到OSS等对象存储服务
            String filename = UUID.randomUUID().toString() + "." + 
                    contentType.substring(contentType.lastIndexOf('/') + 1);
            // 模拟OSS存储路径
            return "https://petdog-oss.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/pet-photos/" + filename;
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("照片上传失败：" + e.getMessage());
        }
    }
}